<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-08-22T00:38:27Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:docta.ucm.es:20.500.14352/107920" metadataPrefix="marc">https://docta.ucm.es/rest/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:docta.ucm.es:20.500.14352/107920</identifier><datestamp>2025-03-18T14:56:12Z</datestamp><setSpec>com_20.500.14352_1</setSpec><setSpec>col_20.500.14352_8</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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      <subfield code="a">Ezquerro Moya, Pablo</subfield>
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      <subfield code="c">2024</subfield>
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      <subfield code="a">Este trabajo explora el desarrollo de un sistema serverless para la generación de topologías de red utilizando técnicas de machine learning, específicamente a través del
uso de modelos YOLO. El sistema utiliza el reconocimiento de objetos para convertir automáticamente diagramas dibujados a mano en formatos digitales que pueden
importarse directamente en GNS3 para la simulación de redes. Al automatizar este proceso, el proyecto aborda la tarea engorrosa y que consume mucho tiempo de la
configuración manual, con el potencial de revolucionar las prácticas de diseño de redesen entornos educativos y profesionales. La implementación utiliza AWS Lambda para
manejar el procesamiento, proporcionando una solución rentable y escalable.</subfield>
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      <subfield code="a">This work explores the development of a serverless system for generating network topologies using machine learning techniques, specifically through the use of YOLO
models. The system leverages object recognition to automatically convert hand-drawndiagrams into digital formats that can be imported directly into GNS3 for network
simulation. By automating this process, the project addresses the cumbersome and time-consuming task of manual network configuration, potentially revolutionizing
network design practices in educational and professional settings. The implementationuses AWS Lambda to handle processing, providing a cost-effective and scalable solution.</subfield>
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      <subfield code="a">https://hdl.handle.net/20.500.14352/107920</subfield>
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      <subfield code="a">Constructo: sistema serverless para la generación de topologías mediante Machine Learning</subfield>
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